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Tabu-Enhanced Simulated Bifurcation for combinatorial optimization
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AI
DOI：10.1038/s42005-026-02538-2.png)
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摘要
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模拟分叉（SB）算法以量子退火为灵感，能够在经典硬件上高效求解大规模组合优化问题，通常优于传统的模拟退火等方法。然而，其易陷入局部最优的倾向限制了全局解的质量。在本工作中，我们引入了禁忌增强模拟分叉（TESB），一种改进的SB变体，它整合了受禁忌搜索启发的机制。通过利用由早期搜索历史引导的动态惩罚，TESB能够自然地避免重访次优区域。在Max-Cut基准测试中，TESB相比标准SB将求解时间最多缩短了三个数量级。当应用于高能物理中的粒子轨迹重建时，TESB在超过100,000个自旋变量的问题上识别出更低能量的配置，展示了在广泛组合任务中增强的可扩展性和性能。组合优化是一类具有挑战性但至关重要的难题，模拟分叉（SB）是近年来开发的一种有前景的近似求解器。作者通过引入禁忌搜索的思想来增强SB，从而提升其性能，并在Max-Cut和粒子轨迹重建问题上展示了明显的优势。
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